📝 3行まとめ

DictSQLiteが高機能化で複雑になったので、シンプル版NanaSQLiteを作った
機能を絞り込んだ結果、初期化7.7倍速・バッチ処理19.9倍速を実現
「SQLiteをdictで使いたいだけ」なら3行のコードで即使える

はじめに - DictSQLiteが複雑化した理由

皆さんは「最初はシンプルだったのに、機能追加で複雑化してしまった」という経験はありませんか？

私が開発していたDictSQLiteは、まさにそのパターンでした。

DictSQLiteの当初の目的

# 「SQLiteをdictで扱いたい」それだけだった
db["key"] = "value"

シンプル、わかりやすい、これで十分。それが最初のコンセプトでした。

しかし、機能が増えていった...

機能追加の罠

🔐 暗号化機能を追加
⚡ 高速化・最適化を追加
🥒 pickle対応で複雑なオブジェクトも保存可能に
🛡️ セキュリティ機能を追加
📊 インデックス、トランザクション管理...

気づいたら「重い・複雑・わかりにくい」ライブラリになっていた

問題点の整理

DictSQLiteが抱えていた問題を整理すると以下の通りです。

問題	具体的な症状
重い	暗号化・最適化処理で処理が遅い
複雑	オプションが多すぎて使い方がわからない
不具合	機能間の相互作用でバグが発生
学習コスト	ドキュメントを読まないと使えない

開発者としての葛藤
高機能なDictSQLiteも良いライブラリだと思っています。
でも、「ただSQLiteをdictで使いたいだけ」のユーザーには過剰スペックでした。

解決策: NanaSQLiteの誕生

そこで、原点回帰しました。

コンセプト

開発の指針
シンプル＞高機能
速い＞多機能
わかる＞できる

DictSQLiteから以下をあえて削除しました。

❌ 暗号化機能
❌ pickle対応（セキュリティリスク回避）
❌ 複雑な最適化オプション
❌ 高度なトランザクション管理

代わりに追加したのは、

✅ dict風のシンプルなインターフェース
✅ JSON自動シリアライズ（安全）
✅ 即時永続化（書いたら即保存）
✅ スマートキャッシング（必要に応じて高速化）
✅ 設定不要（3行で使える）

使い方の比較

DictSQLite（複雑版）

from dictsqlite import DictSQLite

# 設定が必要...
db = DictSQLite(
    "data.db",
    encryption_key="secret",
    cache_size=1000,
    journal_mode="WAL"
)

# 使い方を覚える必要がある
with db.transaction():
    db.set("key", "value", encrypt=True)

こんなに設定が必要？
初心者には敷居が高すぎる...

NanaSQLite（シンプル版）

from nanasqlite import NanaSQLite

# たったこれだけ！
db = NanaSQLite("data.db")
db["key"] = "value"
print(db["key"])  # 'value'

Pythonのdictが使えれば使える
学習コストゼロ！

実際のコード例

基本的な使い方

from nanasqlite import NanaSQLite

# データベースを開く（なければ自動作成）
db = NanaSQLite("myapp.db")

# dictのように使う
db["user"] = {
    "name": "Nana",
    "age": 20,
    "tags": ["admin", "active"]
}

# ネストもOK
print(db["user"]["name"])  # 'Nana'
print(db["user"]["tags"][0])  # 'admin'

# 自動で保存される（closeを忘れても大丈夫）
db.close()

自動永続化
代入した瞬間にSQLiteに保存されます。
プログラムがクラッシュしてもデータは安全！

複雑なデータ構造も簡単

# 30階層以上のネストもOK
db["config"] = {
    "server": {
        "host": "localhost",
        "ports": {
            "http": 8080,
            "https": 8443,
            "admin": {
                "internal": 9000,
                "external": 9001
            }
        }
    }
}

# そのまま取得
print(db["config"]["server"]["ports"]["admin"]["internal"])  # 9000

バッチ操作で高速化

# 大量データを一気に書き込み
db.batch_update({
    "user1": {"name": "Alice", "score": 100},
    "user2": {"name": "Bob", "score": 200},
    "user3": {"name": "Carol", "score": 300},
    # ... 1000件でも高速
})

パフォーマンス
バッチ操作なら1000件の書き込みも数秒で完了！

一括ロードで読み取り高速化

# 起動時に全データをメモリに読み込み
db = NanaSQLite("data.db", bulk_load=True)

# 以降のアクセスは超高速（メモリアクセス）
for i in range(10000):
    print(db[f"user{i}"])  # ディスクアクセスなし！

コンテキストマネージャ対応

# with文で安全に使える
with NanaSQLite("temp.db") as db:
    db["temp_data"] = "一時データ"
    # 自動でclose()される

技術的なポイント

1. JSONシリアライズでシンプルに

pickleとJSONの違い
DictSQLiteはsafe pickle（独自の安全機構）でセキュリティ対策済みですが、
NanaSQLiteはさらにシンプルにJSONのみに絞りました。

# JSON使用（NanaSQLite）- 安全！
db["data"] = {"safe": "data"}  # 安全なデータ型のみ

NanaSQLiteはJSONシリアライズを使うため、以下が保証されます！

安全性: 任意コード実行のリスクなし
可読性: データベースを直接見れば中身がわかる
互換性: 他の言語からも読み書き可能

2. WALモードとmmapで高速化

# 内部でこれらを自動設定
PRAGMA journal_mode=WAL;     # 並行書き込み可能
PRAGMA synchronous=NORMAL;   # 適度な安全性
PRAGMA mmap_size=268435456;  # メモリマップで高速化

設定不要で最適化済み
ユーザーは何も考えずに使えて、内部では高速動作

3. スマートキャッシング

# 遅延ロード（デフォルト）- メモリ節約
db = NanaSQLite("data.db")
value = db["key"]  # アクセス時にロード

# 一括ロード - 速度優先
db = NanaSQLite("data.db", bulk_load=True)
value = db["key"]  # メモリから即取得

DictSQLiteとの使い分け

どちらも現役開発中！
両方とも良いライブラリです。用途で使い分けてください。

DictSQLiteがおすすめ

🔐 データを暗号化したい
🥒 Pythonオブジェクトをそのまま保存したい
🔧 細かいチューニングをしたい
📊 高度なトランザクション管理が必要

→ DictSQLite

NanaSQLiteがおすすめ

🚀 とにかくシンプルに使いたい
⚡ 軽量・高速が最優先
📖 学習コストをかけたくない
🛡️ セキュリティリスクを避けたい（pickle不使用）

→ NanaSQLite

インストールと始め方

インストール

pip install nanasqlite

3行で動く最小コード

from nanasqlite import NanaSQLite
db = NanaSQLite("test.db")
db["hello"] = "world"

パフォーマンス比較

同一環境（Windows 11、Python 3.11、SSD）での測定結果です。

操作	DictSQLite	NanaSQLite	速度差
初期化	84.88ms	11.00ms	⚡ 7.7倍速
単純書き込み（1000件）	101.08ms	110.86ms	ほぼ同等
バッチ書き込み（1000件）	88.88ms	4.47ms	⚡ 19.9倍速
読み取り（1000件）	31.17ms	19.25ms	⚡ 1.6倍速
一括ロード＋読み取り	-	3.78ms	-
ネストデータ（100件）	10.02ms	8.84ms	⚡ 1.1倍速
混合操作（1500操作）	101.80ms	123.62ms	0.8倍

NanaSQLiteが圧勝する場面

🚀 初期化: 7.7倍速 - アプリ起動が高速
⚡ バッチ書き込み: 19.9倍速 - 大量データ投入で真価を発揮
📚 一括ロード: メモリ展開で457万件/秒の超高速読み取り

DictSQLiteが優れる場面

🔐 暗号化が必要な場合
🥒 Pythonオブジェクトをそのまま保存したい場合
🔧 細かいチューニングをしたい場合

詳細スループット比較

操作	DictSQLite	NanaSQLite
単純書き込み	9,893件/秒	9,020件/秒
バッチ書き込み	11,251件/秒	223,494件/秒 ⚡
読み取り（遅延）	32,079件/秒	51,961件/秒
読み取り（一括）	-	4,570,384件/秒 🚀
ネストデータ	9,985件/秒	11,317件/秒
混合操作	14,735操作/秒	12,134操作/秒

なぜバッチ書き込みで19.9倍も差が出るのか？

# DictSQLite - 高機能ゆえの処理
for key, value in data.items():
    # 暗号化チェック
    # pickle/JSON判定
    # 圧縮判定
    # トランザクション管理
    db[key] = value

# NanaSQLite - シンプルに直行
db.batch_update(data)
# → JSON一括変換 → SQL一括実行

余計な判定処理がない分、バッチ処理で圧倒的な速度を実現！

速度の秘密

NanaSQLiteは設定不要で以下が自動適用されています。

-- 自動最適化設定
PRAGMA journal_mode=WAL;      -- 並行アクセス対応
PRAGMA synchronous=NORMAL;    -- バランスの取れた安全性
PRAGMA mmap_size=268435456;   -- 256MBメモリマップ
PRAGMA cache_size=-64000;     -- 64MBキャッシュ
PRAGMA temp_store=MEMORY;     -- 一時領域をメモリに

一括ロードの威力

# 通常の読み取り: 52,000件/秒
db = NanaSQLite("data.db")
for i in range(1000):
    print(db[f"key_{i}"])  # 毎回ディスクアクセス

# 一括ロード: 4,570,000件/秒（87倍速！）
db = NanaSQLite("data.db", bulk_load=True)  # 起動時に全データをメモリに
for i in range(1000):
    print(db[f"key_{i}"])  # メモリアクセスのみ

使い分けのコツ

頻繁に読み書き: 通常モード（遅延ロード）
読み取り中心: 一括ロード - 起動は少し遅いが以降は超高速
大量データ投入: バッチ書き込み - 22万件/秒の圧倒的速度

実測値で見る体感差

シナリオ	DictSQLite	NanaSQLite	体感
アプリ起動100回	8.5秒	1.1秒	待ち時間が7.4秒短縮
10万件インポート	9秒	0.4秒	⚡ ほぼ瞬時
設定ファイル読み込み	31ms	19ms	体感差は小さい

結論: シンプルは速い

機能を絞り込んだことで、オーバーヘッドが激減
特にバッチ処理と起動速度で顕著な差
日常的な使い方では体感できるレベルの高速化

どちらも優秀なライブラリですが、用途で使い分けが重要です！

開発の裏側

開発期間

2025年12月9日の1日で集中開発しました。コミットログを見ると以下の流れです。

基本機能実装
pytest自動テスト整備
CI/CD（自動パブリッシュ）構築
Dependabot導入
PyPIリリース

高速開発の秘訣
DictSQLiteで得た知見を活かし、必要な機能だけに絞ったから実現できました。

工夫した点

# バージョン管理を簡単に
__version__ = "0.1.0"  # この1行を変えるだけ

# 自動テスト完備
pytest tests/  # 全機能をテスト

# 自動パブリッシュ
git push  # PyPIに自動リリース！

実戦投入例

私が運営しているDiscordボット＆VPSホスティングサービス「Disnana」でも実際に使用しています！

# ユーザー設定の保存
config_db = NanaSQLite("user_configs.db")
config_db[user_id] = {
    "language": "ja",
    "theme": "dark",
    "notifications": True
}

# サーバーステータスの記録
status_db = NanaSQLite("server_status.db")
status_db[server_id] = {
    "cpu": 45.2,
    "memory": 78.5,
    "uptime": 86400
}

本番環境で稼働中
個人プロジェクトからプロダクション環境まで対応

まとめ

Before（DictSQLite）

高機能 → 複雑 → 重い → 使いにくい

After（NanaSQLite）

シンプル → 軽量 → 速い → 使いやすい

学んだこと

機能追加は慎重に: 本当に必要な機能だけを実装
シンプルイズベスト: 複雑さは最大の敵
セキュリティ優先: pickleは便利だが危険
ユーザー目線: 使う人の立場で考える

リンク集

GitHub: disnana/NanaSQLite
PyPI: pip install nanasqlite
旧版: disnana/DictSQLite（こちらも現役）

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お待ちしています！

おわりに

「シンプルなものを作りたかった」という原点に戻って開発したNanaSQLite。

DictSQLiteも引き続き開発しますが、「SQLiteをdictで使いたいだけ」という方にはNanaSQLiteをおすすめします。

ぜひ使ってみて、フィードバックをいただけると嬉しいです！

Happy Coding! 🚀